ArticlePDF Available

Залуу эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоо

Authors:
Article

Залуу эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоо

Abstract

Залуу төгсөгчид, ялангуяа залуу эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоог шугаман регресс болон пробит загвар ашиглан судаллаа. Энэхүү судалгааг хөдөлмөрийн бүтээмж өндөртэй залуус буюу 15-35 насныМэргэжил боловсрол, сургалтын байгууллага (МБСБ), Их, дээд сургууль (ИДС) төгсөгчдийн Хөдөлмөр эрхлэлтийн судалгааны(2014-2016) тоон мэдээлэлд үндэслэн хийлээ. Эмпирик судалгааныүр дүнгээс харахад залуу эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчинд оролцох магадлал нь эрэгтэйчүүдтэй харьцуулахад 11.2 хувиар бага байдаг ба залуу эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд гэрлэлт, боловсролын түвшин, сургалтад хамрагдах болон өмнөх жил хөдөлмөр эрхэлсэн байх нь чухал нөлөө үзүүлдэг. Харин өрхийн ам бүлийн тоо, хөдөө амьдардаг байх нь нөлөөгүй буюу статистикийн хувьд ач холбогдолгүй байна. Түлхүүр үгс: Эмэгтэй төгсөгчид, Ажиллах хүчний оролцоо, Хөдөлмөр эрхлэлт JEL код: E24, J21, J29.
Эдийн засаг: Онол, практик, Дугаар 34 (2020)
Economics: Theory and Practice, Volume 34 (2020)
ISSN:261-247X; eISSN: 2617-2488; www.econjournal.mn
Залуу эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний
оролцоо
Баатарын Даваамаа
Монгол Улсын их сургууль, Улаанбаатар, Монгол Улс
Редакцид ирүүлсэн: 2020.06.16; Засаж ирүүлсэн: 2020.09.04; Хэвлэхийг зөвшөөрсөн: 2020.09.05
Абстракт:
Залуу төгсөгчид, ялангуяа залуу эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоог шу-
гаман регресс болон пробит загвар ашиглан судаллаа. Энэхүү судалгааг хөдөлмөрийн бүтээмж
өндөртэй залуус буюу 15-35 насны Мэргэжил боловсрол, сургалтын байгууллага (МБСБ), Их,
дээд сургууль (ИДС) төгсөгчдийн Хөдөлмөр эрхлэлтийн судалгааны (2014-2016) тоон мэдээлэлд
үндэслэн хийлээ. Эмпирик судалгааны үр дүнгээс харахад залуу эмэгтэйчүүдийн ажиллах
хүчинд оролцох магадлал нь эрэгтэйчүүдтэй харьцуулахад 11.2 хувиар бага байдаг ба залуу
эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд гэрлэлт, боловсролын түвшин, сургалтад хамрагдах
болон өмнөх жил хөдөлмөр эрхэлсэн байх нь чухал нөлөө үзүүлдэг. Харин өрхийн ам бүлийн
тоо, хөдөө амьдардаг байх нь нөлөөгүй буюу статистикийн хувьд ач холбогдолгүй байна.
Түлхүүр үгс: Эмэгтэй төгсөгчид, Ажиллах хүчний оролцоо, Хөдөлмөр эрхлэлт
JEL код: E24, J21, J29.
Эдийн засгийн тэнхим, Эдийн засгийн магистрын 1-р түвшний оюутан. Хичээлийн 5-р байр 506
тоот, Улаанбаатар, Монгол. Утас: +976-88227515, имейл: davaamaabaatar@yahoo.com;
Талархал: Энэхүү ажлыг хийхэд зааварчилж, чиглүүлсэн Б.Алтанцэцэг багшдаа, тусалж дэмжсэн
бусад бүх хүмүүстээ гүнээ талархал илэрхийлье.
© Зохиогч(ид). 2020 Нээлттэй ашиглалт. Энэхүү өгүүллийг Creative Commons Attribution 4.0
(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) олон улсын лицензийн нөхцөлийн дагуу түгээж буй бөгөөд энэ
нь зохиогч(ид) болон эх сурвалжийг зохимжтой байдлаар эш татсан, Creative Commons лицензийн холбоосыг
о
руу
лсан
,
хийсэн өө
р
члөлтөө
дурд
сан тохиол
д
ол
д
хязгаа
р
лалтг
ү
йгээ
р
ашиглах
,
т
ү
гээх
,
х
уу
лба
р
лахыг зөвшөө
рд
өг.
Эдийн засаг: Онол, практик, Дугаар 34 (2020)
Economics: Theory and Practice, Volume 34 (2020)
ISSN:261-247X; eISSN: 2617-2488; www.econjournal.mn
Labor force participation of young female
graduates
Davaamaa Baatar
National University of Mongolia, Ulaanbaatar, Mongolia
Received: 2020.06.16; Revised: 2020.09.04; Accepted: 2020.09.05
Abstract:
This study examines the labour force participation of young graduates, especially young
women, using linear regression and probit model. It uses data from the Graduate Employment Survey
(2014-2016) of highly productive young people aged 15-35, graduates of vocational education and
training institutions (TVET) and universities (VET). Empirical results show that young women
are 11.2 percent less likely to join the labour force than men and the marriage, education, training,
and previous employment significantly influences young women’s participation in the labour force.
However, the number of household members and whether the graduate lives in the countryside have
no statistically significant effect.
Keywords: Female graduates, labor force participation, Employment;
JEL classification: E24, J21, J29.
Department of Economics, 1
st
year Master’s student in Economics, Building V, Room 506, Ulaanbaatar,
Mongolia. Phone: +976-88227515, email: davaamaabaatar@yahoo.com;
*I would like to thank my teacher B.Altantsetseg for instructing and guiding me in this study, and all the
other people who helped and supported me.
© The Author(s). 2020 Open access. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0
International License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), which permits unrestricted use, distribution, and
reproduction in any medium, provided you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link
to the Creative Commons license
,
and indicate if chan
g
es were made.
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 38
1 Удиртгал
Эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоо нь эдийн засгийн өсөлт, хөгжил болон эмэгтэй-
чүүдийн амьдралд чухал хүчин зүйл болдгийг олон тооны судалгаанууд нотолсон байдаг.
Тухайлбал, эмэгтэйчүүдийн ажил эрхлэлт, орлого нь тэдний хүүхдүүдийн сайн сайхан
байдал болон гэр бүл доторх эмэгтэйчүүдийн эрх мэдэлд чухал нөлөө үзүүлдэг (Klasen
2019; WB 2001; King, Klasen and Porter 2009; Majlesi 2016). Түүнчлэн, эмэгтэйчүүдийн
ажиллах хүчний оролцоог өсгөхгүйгээр улс орнууд төрөлтийн бууралтаас бий болсон
хүн ам зүйн цонх үе буюу нийт хүн амд эзлэх хөдөлмөрийн насны хүн амын өндөр
хувийг ашиглах боломжоо алдахад хүрдэг. (Klasen 2019; Bloom and Willamson 1998).
Эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоог нэмэгдүүлснээр хүн ам зүйн насжилтаас
үүдэлтэй эдийн засагт үүсэх сөрөг нөлөөллийг тодорхой хэмжээнд нөхөх боломжтой
(Pignatti 2016).
Эдгээр судалгаанууд нь эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоог судлах нь нийгэм,
эдийн засаг болон эмэгтэйчүүдийн амьдралд ч чухал ач холбогдолтой гэдгийг илэрхийл-
дэг. Өөрөөр хэлбэл, эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоог судалж, зөв бодлогын
арга хэрэгсэл ашиглан тэдний хөдөлмөрийн зах зээл дэх оролцоог нэмэгдүүлэх нь охид,
бүсгүйчүүдийг гэр бүл, нийгэм, эдийн засгийн хувьд илүү үнэ цэнэтэй болгодог. Гэвч
сүүлийн 10 жилд Монгол улсын эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоо мэдэгдэхүйц
буурсан төдийгүй залуу эмэгтэйчүүд болон эрэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцооны
зөрүү нэлээдгүй өндөр байгаа юм. Иймд энэхүү бакалаврын судалгааны ажлаар Мэр-
гэжил боловсрол, сургалтын байгууллага (МБСБ), Их, дээд сургууль (ИДС) төгссөн
залуучууд, ялангуяа залуу эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд хувь хүний (нас,
хүйс, боловсрол гэх мэт) болон өрхийн шинж чанар (ам бүлийн тоо, орлого) хэрхэн
нөлөөлж, тэдгээр нөлөөлөгч хүчин зүйлс хэрхэн өөрчлөгдөж байгааг судлахыг зорилоо.
Монгол улсын хувьд энэ чиглэлээр хийгдсэн хэд хэдэн судалгаанууд бий. Altantsetseg ба
Bayarmaa (2014), Gassmann et al. (2016) судалгаанууд нь Монгол улсын хөдөлмөрийн
насны хүн амын ажиллах хүчний оролцоог судалсан бол Khishigt ба Hyuang Jai (2019)
нь хүүхдийн тэтгэмжийн хөтөлбөрийн эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд
үзүүлэх нөлөөг, харин Pastore (2010) нь Монгол улсын 15-29 насны залуучуудын хувьд
боловсролын өгөөжийг судалсан юм. (Эдгээр судалгаануудыг гуравдугаар бүлэгт илүү
дэлгэрүүлэн авч үзэх болно.) Харин энэхүү бакалаврын судалгааны ажил нь залуу
эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоог шугаман регрессийн болон пробит загвар
ашиглан судалсан. Уг судалгааны ажил нь хөдөлмөрийн зах зээлийн өндөр идэвхтэй
оролцогчид болох МБСБ, ИДС төгссөн 15-35 насны
1
залуучуудын харьцангуй сүүлийн
үеийн тоон мэдээлэл дээр хийгдэж байгаагаараа бусад судалгааны ажлуудаас шинэлэг
юм.
Энэхүү судалгааны ажил нийт 7 бүлэгтэй. Дараагийн бүлэгт, залуу төгсөгчдийн хөдөлмөр
эрхлэлтийн төлөв байдлын талаар өгүүлнэ. Судалгааны гурав, дөрөв, тавдугаар бүлэгт
харгалзан судлагдсан байдал, онол арга зүй, тоо өгөгдлийг тус тус танилцуулна. Харин
зургадугаар бүлэгт судалгааны үр дүнг, эцсийн долдугаар бүлэгт дүгнэлтийг оруулав.
1
Олон улсын түвшинд 15-24 насны хүн амыг залуучууд хэмээн тодорхойлдог (Залуучуудын нэгдсэн
үзүүлэлт тооцох арга зүй 2018). Харин Монголчуудын уламжлалт ойлголтоор залуу насны ангиллыг
“18-25 орь залуу нас”, “25-35 залуу нас” хэмээн тодорхойлжээ (Залуу насны ангиллын талаарх бэсрэг
шинжилгээ 2009). Иймд энэхүү судалгаанд 15-35 насны хүнийг залуу хүн гэж үзнэ.
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 39
2 Монгол улсын залуу төгсөгчдийн хөдөлмөр эрхлэлтийн
төлөв байдал
2020 оны II-р улирлын байдлаар, 15-аас дээш хөдөлмөрийн насны 2121,9 мянган хүний
59.8 хувь нь тухайн үеийн эдийн засгийн идэвхтэй хүн ам байгаа бол тэдний 53.4 хувь
нь эрэгтэйчүүд, 46.6 хувь нь эмэгтэйчүүд байна. Хөдөлмөрийн насны хүн амын 55.8 хувь
нь хөдөлмөр эрхлэгчид, 6.6 хувь ажилгүй иргэд байгаа бол үлдсэн хувийг эдийн засгийн
идэвхгүй хүн ам эзэлж байна. Ажиллах хүчний оролцоог
2
насны бүлгээр задлахад, 15-34
насны эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоо нь эрэгтэйчүүдтэй харьцуулахад нэлээд
доогуур байна. 15-19 насны бүлгийн хувьд эрэгтэй, эмэгтэй хүмүүсийн ажиллах хүчний
оролцооны зөрүү нь харьцангуй бага буюу 12 хувь орчим, харин 20-34 насны эрэгтэй
болон эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцооны хоорондох зөрүү нь 17.3-21.4 пункт
байна
3
. Магадгүй залуу эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцооны түвшний ялгаатай
байдал нь хүүхэд төрүүлэх, асрах зорилгоор түр ажиллах хүчнээс гардагтай холбоотой
байж болно.
2015 онд төгсөгчдийн хөдөлмөр эрхлэлтийн судалгаанд хамрагдсан ИДС, МБСБ төг-
сөгчдийн ажиллах хүчний оролцоо болон улсын хэмжээн дэх бүх залуучуудын ажиллах
хүчний оролцоог Хүснэгт 1-т харьцуулан харууллаа. 2015 онд судалгаанд хамрагдсан 15-
35 насны төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоог (жигнэсэн) нийт улсын хэмжээнд байгаа
15-34 насны залуучуудтай харьцуулахад 20-29 насны төгсөгчдийн ажиллах хүчний орол-
цооны түвшин улсын хэмжээнд байгаа нийт залуучуудын ажиллах хүчний оролцооны түв-
шингээс өндөр байгаа боловч энэ үзэгдэл нь
30-35 насны бүлгийн хувьд ажиглагдахгүй
байна. Энэ нь МБСБ, ИДС төгссөн залуучуудыг бусадтай нь харьцуулахад эдийн зас-
гийн идэвх өндөртэй гэдгийг харуулж байна. Мөн 15-35 насны эрэгтэйчүүдийн ажиллах
хүчний оролцоо нь (улсын хэмжээнд болон түүврийн аль алинд нь) эмэгтэйчүүдийн
ажиллах хүчний оролцооноос харьцангуй өндөр байна.
Харин залуу төгсөгчдийн хувьд хөдөлмөр эрхлэлтийн байдлыг авч үзвэл, 2014-2016
оны хооронд хөдөлмөр эрхлэлтийн түвшин
4
буурсан бол давхар ажил эрхлэлт
5
бага
зэрэг нэмэгдсэн байна. 2016 оны байдлаар, төгсөгчдийн хөдөлмөр эрхлэлт 64.8 хувь,
ажилгүйдэл 614.73 хувь байгаа бол төгсөгчдийн үлдсэн хувь (20 орчим хувь) нь эдийн
засгийн идэвхгүй төлөвт байна. Эмэгтэйчүүдийн хувьд 58.4 хувь нь хөдөлмөр эрхэлдэг ба
4 орчим хувь нь давхар ажил эрхэлдэг хэдий ч 20 гаруй хувь нь эдийн засгийн идэвхгүй
байна. (Хүснэгт 2) Эмэгтэй төгсөгчдөөс эдийн засгийн идэвхгүй байдлын шалтгааныг
тодруулахад жирэмсэн эсвэл нялх хүүхэдтэй, гэрийн ажилтай гэсэн хариултыг хамгийн
их өгсөн байна.
Хөдөлмөр эрхэлдэг төгсөгчдийн (гурван жилийн дунджаар) 95 хувь нь цалинтай хөдөл-
мөр эрхэлдэг харин үлдсэн 5 хувь нь ажил олгогч, хувиараа бизнес эрхлэгч болон өрхийн
бизнес эрхлэгчид байдаг. Бид нийт төгсөгчдийн хөдөлмөр эрхлэлтэд эзлэх цалинтай
болон цалингүй хөдөлмөр эрхлэгчдийн хувийг он тус бүрээр нь Хүснэгт 3-т харуулав. Ца-
линтай хөдөлмөр эрхлэлт 2014-2016 оны хооронд өссөн бол хувиараа бизнес эрхлэгчдийн
2
Ажиллах хүчний оролцооны түвшин=(Эдийн засгийн идэвхтэй хүн ам/Хөдөлмөрийн насны хүн
ам)*100
3
Үндэсний статистикийн хороо веб хуудас: https://www.1212.mn/Stat.aspx?LIST
ID
= 976
L
04
type
=
tables
4Хөдөлмөр эрхлэлтийн түвшин=(Ажиллагсдын тоо/Эдийн засгийн идэвхтэй хүн амын тоо)*100
5
Давхар хөдөлмөр эрхлэлт=(Давхар хөдөлмөр эрхлэгчдийн тоо/Эдийн засгийн идэвхтэй хүн амын
тоо)*100
6Ажилгүйдэл=(Ажилгүй иргэдийн тоо/Эдийн засгийн идэвхтэй хүн амын тоо)*100
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 40
Хүснэгт 1.Ажиллах хүчний оролцоо (2015 он), насны бүлгээр, хувиар
2010/2011 төгсөгчид Улсын хэмжээнд*
Нийт Эрэгтэй Эмэгтэй Нийт Эрэгтэй Эрэгтэй
19 хүртэлх - - - ---
20-24 нас 72.75 74.9 70.4 53 60.5 45.4
25-29 нас 84.8 93.5 79.2 75.3 86.2 65.1
30-35 нас 67.43 91.8 58.5 81.7 90.8 73.4
Эх сурвалж: *Үндэсний статистикийн хороо, 2016 он, ажиллах хүчний судалгааны үндсэн тайлан 2015,
х.20
Хүснэгт 2. Эдийн засгийн идэвх
Нийт залуу төгсөгчид Залуу эмэгтэй төгсөгчид
Хөдөл-
мөр
эрхлэлт
Давхар
хөдөл-
мөр
эрхлэлт
Ажил-
гүйдэл
Ажиллах
хүчний
оролцоо
Хөдөл-
мөр
эрхлэлт
Давхар
хөдөл-
мөр
эрхлэлт
Ажил-
гүйдэл
Ажиллах
хүчний
оролцоо
2014 72.3 3.13 7.6 80.0 66.2 1.51 8.56 74.7
2015 70.5 3.52 10.43 80.88 67.4 3.13 10.33 77.72
2016 64.8 4.1 14.73 79.53 58.4 3.9 16.2 74.6
2013 онд ИДС, МБСБ төгссөн залуучууд болон залуу эмэгтэйчүүдийн эдийн засгийн идэвхийг 2014-2016
он тус бүрээр нь "хувиар"илэрхийлэн харуулав.
хувь буурсан байна. Энэ нь 2015, 2016 онд зах зээлд хувиараа бизнес эрхлэх боломж
хумигдсантай холбоотой байж болох юм. Ажлын байрны хэлбэрийн хувьд ИДС болон
МБСБ төгссөн ажиллагсдын (гурван жилийн дунджаар ) 90.2 хувь нь байнгын ажлын
байранд, 4 хувь улирлын чанартай, 5.44 хувь нь түр зуурын шинжтэй, үлдсэн хувь нь
цагийн ажил эрхэлж байна. Хөдөө орон нутагт улирлын болон түр зуурын ажлын бай-
ранд ажиллагсдын хувь Улаанбаатар хоттой харьцуулахад өндөр байна. Харин байнгын
ажлын байрны хувьд Улаанбаатар хотод өндөр байна.
Хүснэгт 3. Хөдөлмөр эрхлэлтийн статус
Цалин хөлстэй ажилтан Цалин хөлсгүй ажилтан
Ажил олгогч Хувиараа БЭ Өрхийн бизнес
Нийт төгсөгчид 2014 94.6 0.974 4.356 0.0697
2015 94.2 0.399 4.47 0.94
2016 96 0.305 3.15 0.55
Эмэгтэй төгсөгчид 2014 92.7 1.05 6.25 0
2015 95.8 0 3.32 0.88
2016 96.1 0 2.98 0.92
2013 онд ИДС, МБСБ төгссөн залуучууд болон залуу эмэгтэйчүүдийн хөдөлмөр эрхлэлтийн статусыг
2014-2016 он тус бүрээр "хувиар"илэрхийлэн харуулав.
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 41
Хүснэгт 4. Залуу хөдөлмөр эрхлэгчдийн ажил үүрэг болон
эзэмшсэн мэргэжлийн нийцтэй байдал
Ангилал Огт
тохирдоггүй Тохирдоггүй Дунд зэрэг Тохирдог Маш сайн
тохирдог
Нийт 2014 9.04 12.3 23.1 36.9 18.32
2015 14.08 8.8 17.3 43.3 16.6
2016 16.7 4 18.24 46.7 14.5
дундаж 13.3 8.4 19.5 42.3 16.5
Эмэгтэйчүүд 2014 11.7 8.8 22.6 38.22 18.8
2015 12.4 3.9 20.23 41.6 18.9
2016 14 5.3 19.5 45.3 16.12
дундаж 12.7 6 20.8 41.7 17.9
2013 онд ИДС, МБСБ төгссөн залуучууд болон залуу эмэгтэйчүүдийн ажил үүрэг болон эзэмшсэн
мэргэжлийн нийцтэй байдлыг "Огт тохирдоггүй, Тохирдоггүй, Дунд зэрэг, Тохирдог, Маш сайн тохир-
дог"гэсэн ангиллын дагуу 2014-2016 он тус бүрээр "хувиар"илэрхийлэн харуулав.
Залуучуудын хийж буй ажил болон мэргэжлийн нийцлийг авч үзвэл, гурван жилийн
дунджаар залуучуудын 58.8 хувь нь мэргэжлээрээ ажилладаг ба үлдсэн хувь нь мэргэ-
жилтэйгээ ойролцоо эсвэл огт өөр мэргэжлийн ажил хийдэг. Харин залуу эмэгтэйчүүдийн
59.6 хувь нь мэргэжлээрээ ажилладаг байна. Өөрөөр хэлбэл залуучуудын 40 орчим хувь
нь мэргэжлээрээ ажилладаггүй гэсэн үг. (Хүснэгт 4) Судалгааны 3-н жилийн дунджаар
МБСБ төгсөгчдийн мэргэжлээрээ ажиллах хувь 47.4, ИДС төгсөгчдийнх 62.9 хувьтай
байна. ИДС төгсөгчдийн гурван жилийн дунджаар 70–аас дээш хувь нь мэргэжлээрээ
ажилладаг мэргэжлийн чиглэлүүдэд анагаах ухаан, соёл урлаг, цэрэг, цагдаа, барилгын
салбар, мал эмнэлгийн мэргэжлүүд орсон байна.
Залуу хөдөлмөр эрхлэгчид судалгааны гурван жилийн дунджаар долоо хоногт 41.5
цаг ажилладаг төдийгүй 3.3 цагийг нэмэлтээр ажилдаа зарцуулдаг ба эрэгтэйчүүд
эмэгтэйчүүдээс илүү их нэмэлт цагаар ажилладаг. Мөн төгсөгчдийн сарын дундаж
цалин (ажил олгогч хувиараа бизнес эрхлэгчийн хувьд орлого) нь судалгааны сүүлийн
жилийн байдлаар 701797.0 төгрөг байгаа бол эмэгтэй төгсөгчдийнх 644809.5 төгрөг харин
эрэгтэйчүүдийнх 763899.5 төгрөг байна.
3 Судлагдсан байдал
Монгол улсын хөдөлмөрийн зах зээлийн мэдээллийг олон нийтэд нээлттэй байдлаар
Үндэсний статистикийн хороо (ҮСХ), Олон улсын хөдөлмөрийн байгууллага (ОУХБ)
болон Хөдөлмөр, нийгмийн хамгааллын институтээс тайлан мэдээлэл хэлбэрээр гаргадаг.
Гэвч тайлан, мэдээллүүд нь хөдөлмөрийн зах зээлийн гүйцэтгэлийн талаар ерөнхий
мэдээлэл өгдөг боловч хувь хүний хөдөлмөрийн нийлүүлэлтэд тэдний шинж чанарын
үзүүлэх нөлөөллийг харуулж чаддаггүй.
Pastore (2010) нь ҮСХ-ноос явуулсан Сургуулиас ажилд шилжигсдийн судалгааны (2006)
тоо мэдээлэлд үндэслэн хийгдсэн ба Монгол улсын 15-29 насны залуучуудын боловсролын
хөдөлмөрийн эдийн засагт үзүүлэх өгөөжийг Өргөтгөсөн Минсерийн тэгшитгэлд үндэслэн
судалсан ба боловсрол
7
, ажлын туршлага нь цалингийн орлогыг нэмэгдүүлэх чухал хүчин
7
Судалгааны үр дүнгээс харахад, дунд боловсрол эзэмшсэн байх нь цалингийн орлогыг 14.12 хувиар
нэмэгдүүлдэг бол мэргэжлийн анхан шатны боловсрол 16.3 хувиар, тусгай мэргэжлийн боловсрол
49.4 хувиар, бакалаврын боловсрол 61.6 хувиар, магистрын боловсрол 68.4 хувиар тус тус цалингийн
о
р
логыг нэмэг
дүү
л
д
эг байна.
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 42
зүйл болдог гэдгийг нотолжээ. Мөн энэхүү судалгаагаар Монгол улсын 15-29 насны
залуучуудын 60 орчим хувь нь албан бус салбарт харин залуу эрэгтэйчүүдийн 40 орчим
хувь нь мал аж ахуйн салбарт ажиллаж байгааг илрүүлсэн. Энэ нь Монгол улсыг урт
хугацааны турш ядуурлын урхинд оруулах өндөр эрсдэлтэй гэдгийг онцолсон бөгөөд
судалгааны үр дүнгээ харгалзан Монгол улс нь залуучуудын боловсролд хөрөнгө оруулалт
хийх нь зүйтэй хэмээн дүгнэжээ. Учир нь залуучуудын боловсролд хөрөнгө оруулалт
хийх нь хөдөлмөрийн зах зээлийг идэвхжүүлдэг төдийгүй урт хугацаанд эдийн засгийн
өсөлтийг хангах таатай нөхцөлийг бүрдүүлдэг гэж үзсэн.
Altantsetseg ба Bayarmaa (2014), Gassmann, Fran¸cois ба Trindade (2016) судалгаанууд
нь Монгол улсын хөдөлмөрийн насны хүн амын ажиллах хүчний оролцоог (хүйсээр)
судалжээ. Эдгээр судалгаа нь өөр өөр тоон мэдээлэл дээр хийгдсэн боловч эмэгтэйчүүдийн
ажиллах хүчний оролцоонд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийн үр дүн ижил байна. Тодруулбал,
Altantsetseg ба Bayarmaa (2014) нь ажиллах хүчний судалгааны 2002/2003, 2007/2008,
2010 оны тоон мэдээлэлд суурилан хийгдсэн бол Gassmann Fran¸cois ба Trindade (2016)
нь 2012 оны өрхийн нийгэм эдийн засгийн судалгааны тоон мэдээллийг ашигласан.
Эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд бага насны хүүхдийн тоо эерэг, нас эерэг,
өрх толгойлсон байх нь эерэг, боловсролын түвшин эерэг, хөдөө амьдардаг байх нь эерэг
байгаа нь хоёр судалгаанд ижил байна. Харин гэрлэлтийн хувьд өөр үр дүнтэй байна.
Нэмж дурдхад, Altantsetseg ба Bayarmaa (2014) судалгаа нь ажиллах хүчний оролцооноос
гадна орлогын нөлөөг судалсан ба нэг жил нэмж сурахад цалин нь 10 хувиар нэмэгддэг
болохыг олж тогтоосон.
Khishigt ба Hyung Jai (2019) нь хүүхдийн тэтгэмжийн хөтөлбөрийн эмэгтэйчүүдийн
ажиллах хүчний оролцоонд үзүүлэх нөлөөг хүүхдийн тэтгэмжийн хөтөлбөрт хамрагдсан
эмэгтэйчүүд болон хөтөлбөрт хамрагдаагүй эмэгтэйчүүдийн бүлгийг харьцуулах замаар
Difference-In-Differences аргыг ашиглан судалжээ. Энэ судалгаа нь 2002/2003 оны өр-
хийн орлого, зарлагын нэгдсэн судалгаа, 2007/2008 оны өрхийн нийгэм, эдийн засгийн
судалгааны тоон мэдээллийг ашигласан ба хүүхдийн мөнгөн тэтгэмж (бэлэн мөнгөний
шилжүүлэг) нь эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоог 12.27 хувиар бууруулдаг гэд-
гийг олж тогтоосон. Үүнийгээ ажилласан цагийн регрессийн үр дүнгээр ахин нотолсон
байна. Энэ нь Altantsetseg ба Bayarmaa (2014) судалгааны “бэлэн мөнгөний шилжүүлэг нь
эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчинд оролцох магадлалд мэдэгдэхүйц сөрөг нөлөө үзүүлдэг”
гэсэн үр дүнтэй адил байна.
Эдгээр судалгаануудаас гадна Otgontugs (2010) судалгаа нь Монгол болон Тажикистан
улсын боловсрол, хөдөлмөрийн зах зээлийг судалсан байдаг.
Олон улсад эмэгтэйчүүдийн хөдөлмөрийн нийлүүлэлт талыг (ажиллах хүчний оролцоо)
микро, макро хүчин зүйлсээр нь судалсан байдаг. Микро түвшинд хийгдсэн судалгаа
нь ихэвчлэн улс орон дотор, хувь хүний түвшинд хийгддэг. Mincer (1962), Heckman
(1974), Blau ба Khan (2004) судалгаанууд нь гэрлэсэн эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний
оролцоог судалсан. Тодруулбал, Mincer (1962) нь 35-аас доош насны нөхөртэй, 16-аас
доош насны хүүхэдтэй эмэгтэйн ажиллах хүчний оролцоонд нөхрийн орлого сөргөөр
нөлөөлдөг гэж үзсэн. Харин Heckman (1974) нь гэрлэсэн эмэгтэйчүүдийн боловсролын
түвшин (сурсан жил) нэмэгдэх тусам ажиллах магадлал нэмэгддэг ба бага насны хүүхэд
нь эмэгтэйчүүдийн ажиллах магадлалыг бууруулдаг болохыг тогтоосон. Эдгээр судалгаа
нь хөдөлмөрийн нийлүүлэлт талын судалгааны суурь болж өгдөг. Түүнчлэн улс орнуудын
эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийг тодорхойлсон
олон тооны судалгаанууд байдаг. Үүнд: Njang che ба Sundjo (2018), Kayirere (2018),
Khutan (2015) судалгаанууд багтана. Тодруулбал, Njang che ба Sundjo (2018) нь Камерун
у
лсын эмэгтэйч
үүд
ийн ажиллах х
ү
чний о
р
ол
ц
оон
д
нөлөөлөгч х
ү
чин з
ү
йлсийг с
уд
алсан
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 43
ба тухайн улсын эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд боловсрол, төрөлт, нөхрийн
хөдөлмөр эрхлэлтийн байдал, гэрлэлтийн байдал, 5-аас доош насны хүүхдийн тоо, шашин,
арьсны өнгө нөлөөлдөг гэдгийг тодорхойлсон.
Kayirere (2018), Khutan (2015) нь бакалавр, магистрын судалгааны ажлууд ба эдгээр
судалгаа нь Бангладеш болон Уганда улсын эмэгтэйчүүдийн оролцоонд нөлөөлж буй
хүчин зүйлсийг судалсан. Уганда улсын хувьд эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний орол-
цооны түвшин өндөр, харин Бангладеш улсын хувьд эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний
оролцооны түвшин нэлээд доогуурт тооцогддог. Kayirere (2018) нь нас, гэрлэлт, боловс-
рол, өрхийн ам бүлийн тоо, өрхийн орлого, өрхийн толгойлогч байх болон хот сууринд
амьдардаг байх нь Уганда улсын эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд нөлөөлдөг
гэж тодорхойлсон бол Khutan (2015) нь Бангладеш улсын эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүч-
ний оролцоонд дээрх хүчин зүйлс дээр нэмээд 5-аас доош насны хүүхдийн тоо нөлөөлнө
гэж үзжээ. Хоёр улсын ажиллах хүчний оролцооны ялгаа өндөр тул хүчин зүйлсийн
нөлөөлөл ч өөр өөр байна. Жишээ нь гэрлэлтийн байдал болон өрх толгойлсон байх
нь Уганда улсын эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд эерэг нөлөө үзүүлдэг бол
Бангладеш эмэгтэйчүүдэд сөрөг нөлөө үзүүлдэг. Харин боловсрол нь энэ хоёр улсын
эмэгтэйчүүдийн оролцоонд эерэг нөлөө үзүүлдэг байна.
Макро түвшинд хийгдсэн судалгаанууд нь улс орнууд хооронд хийгдсэн байдаг төдий-
гүй ажиллах хүчний оролцоог тайлбарлагч хувьсагчид нь макро хувьсагчид байх ба
харьцуулагдсан өгүүлэл хэлбэрээр бичигдсэн байна. Эдгээр судалгаанд Klasen (2018),
Pignatti (2016), Verick (2014), Kinoshitta ба Guo (2015), Winkler (2016) гэх мэт өгүүл-
лүүдийг багтааж болно. Тодруулбал, Winkler (2016), Verick (2014) болон Klasen (2018)
судалгаанууд нь хөгжиж буй орнуудын эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоо, түүний
чиг хандлагын талаар, Pignatti (2016) шилжилтийн орнуудын эмэгтэйчүүдийн хөдөлмөр
эрхлэлтийг, Kinoshitta ба Guo(2015) Азийн эмэгтэйчүүдийн хөдөлмөр эрхлэлтийн төлөв
байдлын өөрчлөлтийг тус тус судалсан. Макро түвшинд хийгдсэн эдгээр судалгаануудаас
бид бүсчилсэн болон шилжилтийн орнуудын эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоо,
тэдгээрийн нийтлэг шинж чанарын талаар мэдээллийг олж авах болно. Иймд хамгийн
сонирхолтой 2 судалгааг дэлгэрүүлэн авч үзье.
Pignatti (2016) судалгаанд “Социализмын үед төлөвлөгөөт зорилгоо биелүүлэхэд хөдөл-
мөрийн зах зээл дэх эмэгтэйчүүдийн оролцоо чухал үүрэг гүйцэтгэдэг учраас эмэгтэй-
чүүдийн боловсрол болон оролцоог янз бүрийн бодлогын арга хэрэгслээр нэмэгдүүлдэг
байсан. Ихэнх улс орнуудын эмэгтэйчүүдэд оруулсан хөрөнгө оруулалт их байсан ба 1990-
ээд оны үед олон орнуудад ялангуяа, шилжилтийн орнуудад эмэгтэйчүүдийн боловсрол
эрэгтэйчүүдийнхээс өндөр байсан” гэдгийг онцолжээ. Социализмын дэглэмтэй байсан улс
орны эмэгтэйчүүдийн боловсрол эрэгтэйчүүдийн боловсролоос өндөр байсан ба одоо ч
энэ хэвээр байна. Үүний нэг нотолгоо бол Монгол улсын их дээд сургуульд суралцагчдын
тоо юм. 2019 оны байдлаар их, дээд сургуульд суралцдаг 148446 оюутнуудын 61 хувь нь
эмэгтэй, 39 хувь нь эрэгтэй байх ба 2004-2019 оны хооронд эмэгтэй суралцагчдын тоо
эрэгтэй суралцагсдын тооноос байнга өндөр байна.
Klasen (2018) нь төрөлт, эдийн засгийн өсөлт, боловсрол нь эмэгтэйчүүдийн ажиллах
хүчний оролцоонд нөлөөлдөг гэж үздэг ба Ойрх Дорнод, Зүүн Ази, Африкийн орнуу-
дын эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд нөлөөлж буй хүчин зүйлс, түүний
чиг хандлагыг судалж эдгээр нь эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцооны талаарх
онолын таамаглалуудтай хэр нийцтэй байгааг шинжилсэн. Уг өгүүлэл нь хөгжиж буй
орнуудын эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоо (хэмжилтийн асуудлууд, ажиллах
хүчний тодорхойлолт, онол таамаглал), түүний чиг хандлага, түвшний ялгаатай байдлын
талаа
р
холонталтмэ
д
ээллийг өг
д
өг гайхалтай с
уд
алгаан
ууд
ын нэг юм. Тө
р
өлт
,
э
д
ийн
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 44
засгийн өсөлт, боловсрол нь Латин америк, Карибын тэнгисийн орнуудад эмэгтэйчүү-
дийн ажиллах хүчний оролцоог тогтвортойгоор
өсгөж байхад
, Өмнөд Азийн орнуудад
эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцооны түвшинг
бууруулж
байна. Харин Хойд
Африкийн эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцооны түвшин нь эдгээр гурван хүчин
зүйлд маш бага хариу үйлдэл үзүүлдэг.
Латин Америк, Карибын тэнгисийн орнуудад төрөлт, эдийн засгийн өсөлт, боловсрол нь
эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоог нэмэгдүүлж байгааг Феминизм U
8
таамаг-
лалаар тайлбарлаж болох хэдий ч эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоо зогсонги
байдалд орсон эсвэл буурч байгаа орнуудын хувьд Феминизм U таамаглалаар тайлбар-
лах боломжгүй. Өөрөөр хэлбэл, эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд төрөлт,
эдийн засгийн өсөлт, боловсрол тодорхой хэмжээнд нөлөөлдөг боловч улс орнуудын
эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцооны ялгаатай байдлыг
эдгээр хүчин зүйлс бү-
рэн тайлбарладаггүй. Иймд эдийн засагчид эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцооны
түвшний ялгаатай байдалд дээрх гурван хүчин зүйлээс гадна өөр хүчин зүйлс нөлөөлнө
гэж үзэн эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд нөлөөлдөг бусад хүчин зүйлсийг
судалсан байдаг.
Харин энэ судалгааны хувьд Ойрхи дорнод, Хойд Африк, Өмнөд Азийн орнуудын хувьд
эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцооны ялгааг газар тариалангийн үед хэрэглэж
байсан хөдөлмөрийн багаж хэрэгсэл (анжис), анхны хоол тэжээлийн хэв маяг, хөдөө аж
ахуйн нийгмийн тогтолцоонд удаан байсан эсэх, нөөцийн хомстол зэрэг хүчин зүйлс бий
болгосон гэж үзэж үүнийгээ бусад судалгаагаар баталгаажуулсан ба эмэгтэйчүүдийн
ажиллах хүчний оролцоонд ажиглагдаж буй нийтлэг дөрвөн үзэгдлийг илрүүлжээ.
Үүнд: 1. Эмэгтэй ажиллагсдын ихэнх хувь нь өрхийн ядуурлын улмаас ажил хийдэг бол
санхүүгийн боломжтой болсон үедээ тэд ажлаа орхидог. 2. Ажил эрхэлдэг эмэгтэйчүүдийн
эсрэг нийгмийн сөрөг хандлага хаа сайгүй байдаг. 3. Эмэгтэйчүүдэд тохирсон ажлын
байрны өсөлтийн удаашрал нь эмэгтэй хүний хөдөлмөр эрхлэх боломжийг бууруулдаг.
4. Боловсролын тэлэлт хөдөлмөрийн зах зээлтэй холбоогүй байдаг. Мөн энэ судалгаа
нь цалингийн бус орлого (нөхрийн орлого эсвэл өрхийн бусад гишүүдийн орлого) болон
ялгаварлалт (хүйсийн) нь хөдөлмөр эрхлэлтэд сөргөөр нөлөөлдөг гэсэн хөдөлмөрийн
эдийн засгийн онолын таамаглалуудыг баталжээ.
Эцэст нь бид макро түвшинд хийгдсэн судалгаануудаас улс орнуудын эмэгтэйчүүдийн
ажиллах хүчний оролцооны ялгаатай байдал, тэдгээрийн чиг хандлагыг талаарх мэдээл-
лийг олж авсан бол микро түвшинд хийгдсэн судалгаануудаас ажиллах хүчний оролцоог
тодорхойлогч хувьсагчдын шинж чанар, хувьсагчдын үзүүлэх нөлөө, түүнчлэн хөдөлмө-
рийн нийлүүлэлт талын шинжилгээний (эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоо) онол
арга зүйн талаарх мэдээллийг олж авлаа.
4 Эмпирик арга зүй
Хөдөлмөрийн зах зээл дэх ажиллах хүчний оролцоонд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийн эм-
пирик судалгааны ажлууд нь ихэнхдээ чанарын хариулт бүхий регрессийн загварыг
(qualitative response model) ашигладаг. Эдгээрт пробит загвар, ложит загвар болон шуга-
ман магадлалын загварууд багтдаг. Энэхүү чанарын хариулт бүхий регрессийн загварууд
8
Феминизм U таамаглал нь аж үйлдвэржилтийн эхний үед эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоо
буурч, хөгжлийн тодорхой түвшинд хүрмэгц өсдөг гэж үздэг. Өөрөөр хэлбэл, эмэгтэйчүүдийн
ажиллах хүчний оролцоо болон эдийн засгийн хөгжлийн хооронд U хэлбэрийн хамаарал байдаг
гэсэн үг.
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 45
нь өөр өөрсдийн сул болон давуу талуудтай. Шугаман магадлалын загварыг ашигласан
үед үнэлэгдсэн магадлал нь 0 эсвэл 1 дээр хэт олон ажиглалтын утгууд авдаг сул талтай.
Энэ нь бидэнд найдвартай тооцооллыг өгч чадахгүй байж болзошгүй. Харин ложит
болон пробит загвар нь шугаман магадлалын загварын сул талуудыг нөхөж чаддаг.
Монгол улсын ажиллах хүчний оролцоог судалсан Gassmann et al.(2016) Khishigt et al.
(2019) Altantsetseg, Bayarmaa (2014) судалгаанууд нь пробит загварыг ашиглан хийгдсэн
байдаг. Өөрөөр хэлбэл, Одоогийн байдлаар Монгол улсад хийгдсэн байгаа ажиллах
хүчний оролцооны судалгаанууд пробит загвараар үнэлэгдсэн гэж болно. Иймд энэхүү
эмпирик судалгаанд пробит загвар болон шугаман регрессийн загварыг ашиглан залуу
эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоонд нөлөөлж буй хүчин зүйлс тодорхойлж
ба тэдгээр нь хэрхэн өөрчлөгдсөнийг авч үзнэ.
Залуу эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд хувь хүний (нас, гэрлэлтийн байдал,
хүйс гэх мэт) болон өрхийн шинж чанар, (ам бүлийн тоо, орлого) газар зүйн хүчин зүйл
(хот эсвэл хөдөө) хэрхэн нөлөөлж байгааг дараах тэгшитгэлүүдээр үнэлнэ.
Залуу төгсөгчдийн шугаман регрессийн тэгшитгэл:
Pi=p(yi=1)=α+βX+ut
Залуу төгсөгчдийн пробит загварын үнэлгээний тэгшитгэл:
Prob(yi=1|X)=(α0+βX)
Энд () нь стандарт нормал тархалттай функц юм. Хамааран хувьсагч
yi
нь залуу
төгсөгчдийн ажиллах хүчинд оролцох магадлал. Харин
X
нь тайлбарлагч хувьсагчдын
вектор байна. Үүнд: хүйс (эмэгтэй), нас, насны квадрат, гэрлэлт, боловсролын түвшин
(тусгай мэргэжлийн боловсрол, бакалавр, магистр), сургалт, өмнөх жилийн хөдөлмөр
эрхлэлтийн байдал, өрхийн ам бүлийн тоо, өрхийн нэг хүнд ногдох орлого, хөдөө (дамми)
багтана.
Залуу эмэгтэй төгсөгчдийн шугаман регрессийн тэгшитгэл:
Pi=p(yj=1)=α+βX+ut
Залуу эмэгтэй төгсөгчдийн шугаман регрессийн тэгшитгэл:
Prob(yj=1|X)=(α0+βX)
Хамааран хувьсагч
yj
нь залуу эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчинд оролцох магадлал.
Харин
X
нь тайлбарлагч хувьсагчдын вектор байна. Үүнд: нас, насны квадрат, гэрлэлт,
боловсролын түвшин (тусгай мэргэжлийн боловсрол, бакалавр, магистр), сургалт, өмнөх
жилийн хөдөлмөр эрхлэлтийн байдал, өрхийн ам бүлийн тоо, өрхийн нэг хүнд ногдох
орлого, хөдөө (дамми) багтана.
5 Тоон өгөгдөл
Энэхүү судалгаанд хөдөлмөр нийгмийн хамгааллын судалгааны институтийн төгсөгчдийн
хө
д
өлмө
р
э
р
хлэлтийн с
уд
алгааны
(
2013-2016
)
тоон мэ
д
ээллийг ашиглав. Төгсөгч
д
ийн
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 46
хөдөлмөр эрхлэлтийн судалгаа нь 2013 оноос анх хийгдэж эхэлсэн ба 2010/2011 оны
хичээлийн жилд төгссөн 54552 хүнээс 1495 төгсөгчдийг түүвэрлэн 4 жил мөшгин судалсан
байна. 2013 оны судалгаанд ИДС-ийн 982, МБСБ-ын 513 төгсөгчдийг хамруулсан бол
2014 онд 1017 хүн, 2015 онд 914 хүн, 2016 онд 850 хүнийг тус тус хамрагджээ. Үүнээс
харахад түүвэрт хамрагдалт нь анхны хэмжээнээс 40 хувиар буурсан байна. 2014 онд
судалгаанд оролцсон төгсөгчдийн 98 хувийг 15-35 насны төгсөгчид эзэлж байсан бол
2015 онд 97.3 хувийг, 2016 онд 97.2 хувийг 15-35 насны төгсөгчид тус тус эзэлж байна.
Энэхүү бакалаврын судалгааны ажилд 2014-2016 оны
9
тоо мэдээллийг ашигласан бөгөөд
судалгаанд оролцогчдын мэдээллүүд болон асуултуудыг хооронд нь он тус бүрээр тулгаж,
3-н он тус бүрийн 1 ижил асуултын хариултуудад хувьсагчийн нэр өгөх гэх мэтээр
анхан шатны боловсруулалт хийсэн. Ийнхүү тоо мэдээллээ судалгааны програм руу
оруулснаар шинжилгээ хийх дата бэлэн болсон. Судалгаанд ашигласан гол хувьсагчдын
тодорхойлолтыг Хүснэгт 5–т харууллаа.
Хүснэгт 5. Хувьсагчдын тодорхойлолт
Хувьсагчид Тодорхойлолт
Залуу төгсөгчдийн ажиллах
хүчний оролцоо
Залуу төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоо гэдэг нь 15-35
насны МБСБ, ИДС төгссөн хөдөлмөр эрхэлдэг (хувиараа бизнес
эрхлэгчдийг оруулаад) эсвэл ажилгүй хүний хувьд 1 утга, бусад
тохиолдолд 0 утгыг авдаг дамми хувьсагч юм.
Хүйс :
-Эрэгтэй
-Эмэгтэй
Эмэгтэй хүний 1 утга, эрэгтэй хүний хувьд 0 утга авах дамми
хувьсагч.
Нас 19-35 насны бүлгийн залуучуудын (залуу эмэгтэйчүүд) нас.
Гэрлэлт:
-Гэрлэсэн
-Гэрлээгүй
Гэрлэсэн тохиолдолд 1 утга гэрлээгүй тохиолдолд 0 утга авах
дамми хувьсагч.
Сургалт:
-Урт хугацааны сургалт
-Богино хугацааны сургалт
Өнгөрсөн 1 жилийн хугацаанд сургалтад хамрагдсан бол 1 утга,
бусад тохиолдолд 0 утга авах дамми хувьсагч.
Боловсролын түвшин
-Мэргэжлийн анхан дунд: Боловсролын Олон Улсын Стандарт
Ангиллын (БОУСА) дагуу ерөнхий боловсролын бүрэн дунд
боловсрол эзэмшсэн ба түргэвчилсэн дээд боловсролын хөтөлбөр
болон хөтөлбөрийн үе шатыг амжилттай төгссөн боловч, 3-р
түвшний хөтөлбөрийн төгсөлт (тусгай дээд болон дээд боловсрол
гэж үзэх боломжгүй) гэж үзэхэд хангалтгүй байхыг оруулж
тооцно.
9
2010/2011 төгсөгчдийн хөдөлмөр эрхлэлтийн судалгааны 2013 оны тоо мэдээлэл гэмтэж (өөрөөр
хэлбэл, оролцогчдын асуулгын дугаар, овог нэрийг унших боломжгүй болсон) бусад онуудтай тулган
ха
р
ь
цуу
лах боломжг
ү
й болсон т
у
лмэ
д
ээллийн сангаас хассан.
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 47
Хүснэгт 5-ын үргэлжлэл. Хувьсагчдын тодорхойлолт
Боловсролын түвшин
-Тусгай мэргэжлийн дунд: БОУСА 5 түвшний хөтөлбөр буюу
“түргэвчилсэн дээд” боловсрол нь оролцогчдод мэргэжлийн мэд-
лэг, ур чадвар, чадамж эзэмшүүлэхэд чиглэгдэнэ. Ерөнхийдөө,
туршлагад суурилсан, нарийвчилсан мэргэжил олгож, оюутныг
хөдөлмөрийн зах зээлд бэлтгэдэг байна. Мөн өөр бусад дээд
боловсролын хөтөлбөрүүдэд элсэн суралцах боломж олгодог.
-Бакалавр, түүнтэй адилтгах түвшнээс дооших дээд боловсро-
лын эрдмийн хөтөлбөрүүдийг оруулна. Бакалавр болон магист-
рын боловсрол нь нийтлэг ойлголт учир орхигдуулав. Боловс-
ролын түвшинг ангилал тус бүрээр нь дамми үүсгэв.
Өмнөх хөдөлмөр эрхлэлт
Өнгөрсөн жилд хөдөлмөр эрхэлж байсан бол 1 утга, бусад
тохиолдолд 0 утга авах дамми хувьсагч.
Өрхийн нэг хүнд ногдох сарын
орлого
Өрхийн сарын дундаж орлогын өрхийн ам бүлийн тоонд харь-
цуулсан тоон хувьсагч.
Өрхийн ам бүлийн тоо
Залуучуудын гэр бүлийн гишүүдийн тоо. Өрхийн ам бүлийн тоо
нь 1-10 хүртэлх утга авсан тоон хувьсагч.
Байршил-хөдөө
Хөдөө орон нутагт амьдардаг бол 1 утга, бусад тохиолдолд 0
утга авах дамми хувьсагч.
Хүснэгт 6. Төгсөгчдийн ерөнхий төлөв байдал 2014 он
ИДС төгсөгч МБСБ төгсөгч Нийт
Хүйс Эмэгтэй 54.7 42.5 51.3
Эрэгтэй 45.3 57.3 48.7
Нас 19 хүртэлх 0.14 4.9 1.47
20-24 19.65 73.43 34.74
25-29 74.08 17.83 58.3
30-35 3.55 2.8 3.34
36+ 2.59 1.05 2.16
Дундаж нас 26 23 25
Гэрлэлт Гэрлэсэн 54.84 33.56 48.87
Гэрлээгүй 45.16 66.44 51.13
Боловсролын
түвшин
Мэргэжлийн анхан дунд - 29.7 8.34
Тусгай мэргэжлийн дунд - 68.53 19.23
Бакалавр 89.35 1.75 64.76
Магистр - 10.64 7.65
Байршил Хот 71.9 60.49 68.7
Хөдөө 28.10 39.51 31.3
2013 онд ИДС, МБСБ төгссөн залуучуудын 2014 оны ерөнхий төлөв байдлыг "хувиар"илэрхийлэн
харуулав.
6 Үнэлгээний үр дүн
6.1 Залуу төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоог
тодорхойлсон шугаман регрессийн болон пробит загварын
үнэлгээний үр дүн
Залуучуудын ажиллах хүчинд оролцох магадлалыг 15-35 насны нийт төгсөгчид болон
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 48
ажиллах хүчний оролцоонд нөлөөлж буй хүчин зүйлсийн өөрчлөлтийг харахын тулд
2014, 2015, 2016 он тус бүрийн тоо мэдээлэлд тооцоолол хийсэн. Шугаман регрессийн
болон пробит загвараар үнэлэгдсэн коэффициент (пробит загварын хувьд ахиу нөлөө),
түүний тэмдгүүд нь хоорондоо маш төстэй байна. Үнэлгээний үр дүнг Хүснэгт 7 болон
Хүснэгт 8-д харуулав. Хүснэгт 7-ийн 1, 3, 5-р баганад нийт залуу төгсөгчдийн харин 2,
4, 6-р баганад залуу эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоонд нөлөөлөгч хүчин
зүйлсийн пробитын ахиу нөлөөг харуулсан бол Хүснэгт 8-д шугаман регрессийн үр
дүнг харуулав. Хавсралт хэсгээс пробит загварын үнэлгээний коэффициентуудыг харах
боломжтой (Хүснэгт 9).
Залуучуудын ажиллах хүчний оролцоотой хүйс (эмэгтэй), гэрлэлт, өрхийн ам бүлийн тоо
сөрөг, харин хөдөө амьдардаг байх, сургалт
10
, боловсролын түвшин (эерэг болон сөрөг),
нэг хүнд ногдох өрхийн орлого, өмнөх жилийн хөдөлмөр эрхлэлт нь эерэг хамааралтай
байна. Эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоо эрэгтэйчүүдтэй харьцуулахад бага
байдаг хэмээн дээр дурдаж байсан. 15-35 насны эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчинд оролцох
магадлалыг эрэгтэйчүүдтэй харьцуулахад (пробитын ахиу нөлөө) 2014 онд 12 хувиар, 2015
онд 6 хувиар, 2016 онд 11.2 хувиар бага байна. Шугаман регрессийн коэффициентууд нь
пробитын ахиу нөлөөтэй маш ойролцоо байна. Харин Монгол улсын нийт хөдөлмөрийн
насны эмэгтэйчүүдийн хувьд ажиллах хүчинд оролцох магадлал нь эрэгтэйчүүдтэй
харьцуулахад 8 орчим хувиар бага байдаг (Gassmann, 2016). Залуучуудын нас нэгээр
нэмэгдэхэд хөдөлмөрийн зах зээлд оролцох магадлал (2016 он) 24.4 хувиар нэмэгдэж
байна. 15-35 насны гэр бүлтэй залуусыг ганц бие залуустай харьцуулахад ажиллах хүчинд
оролцох магадлал (судалгааны сүүлийн хоёр жилийн дунджаар) 8 орчим хувиар бага
байх ба гэрлэлт нь 2014 оны тоо мэдээлэл дээр хийсэн тооцоололд статистикийн хувьд
ач холбогдолгүй байсан боловч 2015, 2016 онд 5 хувийн түвшинд ач холбогдолтой байна.
Монгол улсын хөдөлмөрийн насны хүн амын тоон мэдээлэл дээр хийсэн ажиллах хүчний
оролцооны судалгаануудад хөдөө орон нутагт амьдардаг хүний ажиллах хүчинд оролцох
магадлал нь хот сууринд амьдардаг хүнтэй харьцуулахад өндөр байдаг гэж үздэг. Гэвч
энэ нь 15-35 насны МБСБ, ИДС төгссөн залуучуудын хувьд статистикийн хувьд ач
холбогдолгүй байна. Өөрөөр хэлбэл, энэ насны залуучуудын ажиллах хүчний оролцоонд
хаана амьдарч байгаа нь нөлөөлдөггүй гэсэн үг. Мөн өрхийн ам бүлийн тоо нь үүний адил
нөлөөгүй байна. Залуучуудын хувьд сургалтад хамрагдах нь тэдний ажиллах хүчинд
оролцох магадлалыг 9 орчим хувиар нэмэгдүүлдэг. Сургалтад хамрагдах нь 2014 оны
тоо мэдээлэлд хийгдсэн үнэлгээгээр статистикийн хувьд ач холбогдолгүй байгаа ч 2015,
2016 онд 5 хувийн түвшинд ач холбогдолтой байна.
Боловсролын түвшин нь он тус бүрийн тооцоолол дээр 1, 5, 10 хувийн түвшинд ач хол-
богдолтой байна. Мэргэжлийн анхан дунд боловсролтой залуучуудыг тусгай мэргэжлийн
(10.8 хувь), бакалавр (17.4 хувь), магистрын (13.5 хувь) боловсролтой залуучуудтай
харьцуулахад ажиллах хүчинд оролцох магадлал 2015 онд өндөр байсан бол 2016 онд
мэргэжлийн анхан дунд боловсролтой залуучуудыг тусгай мэргэжлийн (12 хувь), ба-
калавр (11 хувь), магистрын (12 хувь) боловсролтой залуустай харьцуулахад ажиллах
хүчинд оролцох магадлал бага байна. Тэгэхээр 2015 онд тусгай болон дээд боловсролтой
залуучуудын хөдөлмөрийн зах зээл дэх эрэлт их, харин 2016 онд мэргэжлийн анхан
боловсролтой ажиллах хүчний эрэлт өндөр байж болох юм.
10
Богино хугацааны сургалтууд: TOEIC/TOEFL бэлтгэх сургалт, Гадаад хэлний сургалт дамжаа,
Мэргэжлийн ур чадвараа нэмэгдүүлэх сургалт Урт хугацааны сургалтууд: Мэргэжил олгох, дээш-
лүүлэх сургалт, Мэргэжил сургалт үйлдвэрлэлийн төв (МСҮТ) мэргэжлийн анхан шатны боловсрол
эзэмших сургалт, МСҮТ-д мэргэжлийн тусгай дунд боловсрол эзэмших сургалт, Их дээд сургууль
ба коллежид (ИДСК) бакалаврын зэргийн сургалт.
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 49
Дээр дурдсанчлан өмнөх жилд ажил эрхэлж байсан ажиллагсдын 80 гаруй хувь ажил-
тайгаа үлддэг. Өөрөөр хэлбэл, өмнөх жил ажиллаж байсан бол тухайн жилдээ хөдөлмөр
эрхлэх магадлал өндөр гэсэн үг. Үүнийг тодруулбал, залуучуудын хувьд өмнөх жилд
ажил эрхэлж байсан хүнийг ажилгүй эсвэл сурч байсан хүнтэй харьцуулахад шугаман
магадлалыг загвараар үнэлсэн ажиллах хүчинд оролцох магадлал 2014 онд 30 хувиар,
2015 онд 25 хувиар, 2016 онд 27 хувиар (1 хувийн түвшинд ач холбогдолтой) өндөр
байна.Харин пробитын үр дүнг харвал өмнөх жилд хөдөлмөр эрхэлж байсан хүнийг
ажил эрхэлдэггүй эсвэл сурч байсан хүнтэй харьцуулахад ажиллах хүчинд оролцох
магадлал нь 2014 онд 22.33 хувиар, 2015 онд 19.4 хувиар, 2016 онд 21.04 хувиар өндөр
байна.
Өрхийн нэг хүнд ногдох орлого нь залуучуудын ажиллах хүчинд оролцох магадлалд 2015
онд 1 хувийн түвшинд эерэг нөлөөтэй. Харин 2014, 2016 оны үнэлгээгээр статистикийн
хувьд ач холбогдолгүй байна. Тэгэхээр 2015 онд нэг хүнд ногдох өрхийн орлого 1 хувиар
өсөхөд залуучуудын ажиллах хүчинд оролцох магадлал 9.04 хувиар орчим хувиар
нэмэгдэж байжээ.
6.2 Залуу эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоог
тодорхойлсон шугаман регрессийн болон пробитын
үнэлгээний үр дүн
Залуучуудын ажиллах хүчинд оролцох магадлал нь нас ахих тусам нэмэгддэг гэж дээр
дурдсан билээ. Энэ нь эмэгтэйчүүдийн хувьд ч ижил юм. Залуу эмэгтэйчүүдийн нас
нэгээр нэмэгдэхэд ажиллах хүчний оролцоо 34 орчим хувиар нэмэгдэж байна. Харин гэр-
лэсэн эмэгтэйчүүдийг гэрлээгүй эмэгтэйчүүдтэй харьцуулахад ажиллах хүчинд оролцох
магадлал 2014 онд 13.5 хувиар, 2015 онд 13.12 хувиар, 2016 онд 20 хувиар бага байна.
Үүнээс харахад 2016 онд эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд нөлөөлөх гэрлэл-
тийн нөлөө мэдэгдэхүйц нэмэгдсэн ба гэрлэлтийн ахиу нөлөө 1 ба 5 хувийн түвшинд ач
холбогдолтой байна.
Залуучууд болон залуу эмэгтэйчүүдийн хувьд хийсэн үнэлгээний үр дүнг харахад залуу
эмэгтэйчүүдийн гэрлэлтийн нөлөө нийт залуучуудаас өндөр байна. Өөрөөр хэлбэл, за-
луучуудын ажиллах хүчинд оролцох магадлалд нөлөөлөх гэрлэлтийн пробитын ахиу
нөлөө -0.0812 байхад, залуу эмэгтэйчүүдийн хувьд -0.1952 байна. Энэ нь гэр бүлтэй эмэг-
тэйчүүдийн ажиллах хүчинд оролцох магадлал нь гэр бүлтэй эрэгтэйчүүдээс бага байдаг
гэсэн үг. Гэр бүлтэй эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоо гэр бүлтэй эрэгтэйчүүдтэй
харьцуулахад бага байгаа нь эмэгтэйчүүд хүүхэд төрүүлэн асрахын тулд ажиллах хүчнээс
түр хугацаанд гардагтай холбоотой. Түүнчлэн гэрлэсэн эмэгтэйчүүдийн хөдөлмөрийн
зах зээлд оролцох магадлал гэрлээгүй эмэгтэйчүүдээс бага байгаа нь Khishigt ба Hyuang
Jai (2019) болон Gassmann et al. (2016) судалгаануудын үр дүнтэй ижил байгаа юм.
Эмэгтэйчүүдийн хувьд сургалтад хамрагдах
11
нь (2016 он) 15.4 хувиар ажиллах хүчинд
оролцох магадлалыг нэмэгдүүлдэг. Энэ нь 2014, 2015 онд ажиллах хүчний оролцоонд
нөлөөгүй байсан боловч 2016 онд 1 хувийн ач холбогдлын түвшинд нөлөөтэй байна.
Тэгэхээр сүүлийн жилүүдэд ямар нэг сургалтад хамрагдах нь ажиллах хүчинд орол-
цох магадлалыг нэмэгдүүлж байна гэж үзэж болно. Мөн бакалавр болон магистрын
боловсролтой эмэгтэйчүүдийг мэргэжлийн анхан шатны боловсролтой эмэгтэйчүүдтэй
харьцуулахад 2015, 2016 онд ажиллах хүчинд оролцох магадлал нь 17 хувь болон 16
11 Дээр дурдсанчлан мэргэжил дээшлүүлэх, олгох сургалтууд (урт болон богино хугацааны)
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 50
хувиар тус тус өндөр байна. Харин тусгай мэргэжлийн боловсролтой эмэгтэйчүүд нь
мэргэжлийн анхан шатны боловсролтой эмэгтэйчүүдтэй харьцуулахад 2016 онд 16.34
хувиар бага байна.
Өмнөх жилийн хөдөлмөр эрхлэлт нь залуу эмэгтэйчүүдийн хувьд ажиллах хүчинд
оролцох магадлалыг 17.64 хувиар нэмэгдүүлдэг. Өөрөөр хэлбэл, өмнөх жилд хөдөлмөр
эрхэлж байсан эмэгтэйчүүдийг хөдөлмөр эрхэлж байгаагүй эмэгтэйчүүдтэй харьцуулахад
ажиллах хүчинд оролцох магадлал (2016) 17.64 хувиар өндөр байдаг. Энэ үзүүлэлт нь
2014 болон 2015 онуудтай харьцуулахад буурсан байна. Өрхийн нэг хүнд ногдох орлого
нь 2015 онд эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчинд оролцох магадлалд 5 хувийн ач холбогдлын
түвшинд эерэг нөлөөтэй байна. Энэ нь 2015 онд өрхийн нэг хүнд ногдох орлого 1 хувиар
өсөхөд эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчинд оролцох магадлал 9.41 хувиар нэмэгдэж байсан
гэдгийг илэрхийлнэ. Харин 2014, 2016 оны тооцоололд өрхийн нэг хүнд ногдох орлого
нь статистикийн хувьд ач холбогдолгүй байна. Мөн Өрхийн ам бүлийн тоо болон хөдөө
дамми нь статистикийн хувьд ач холбогдолгүй байна. Энэ нь залуу эмэгтэй төгсөгчдийн
ажиллах хүчний оролцох магадлалд тэдний өрхийн ам бүлийн тоо болон хаана амьдарч
байгаа эсэх нь нөлөө үзүүлдэггүй гэсэн үг юм.
Үүнээс харахад 15-35 насны эмэгтэйчүүдийн нас, гэрлэлтийн байдал, боловсролын түв-
шин, өмнөх жилийн хөдөлмөр эрхлэлтийн байдал, нэг хүнд ногдох орлого болон сур-
галтанд хамрагдах нь ажиллах хүчинд оролцох магадлалд чухал нөлөө үзүүлдэг бол
өрхийн ам бүлийн тоо, хөдөө дамми нь нөлөөлөхгүй байна.
51
Хүснэгт 7. Нийт болон залуу эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоонд
нөлөөлөгч хүчин зүйлсийн пробитын ахиу нөлөө
Пробитын ахиу
нөлөө 2014 2015 2016
Нийт
(1)
Эмэгтэй
(2)
Нийт
(3)
Эмэгтэй
(4)
Нийт
(5)
Эмэгтэй
(6)
Хүйс (эмэгтэй) -0.1201***
0.0306 --0.0638***
(0.0319) --0.1119***
(0.0332) -
Нас 0.1341*
(0.0723)*
0.1645*
(0.1059)
0.1089
(0.0757)
0.1706
(0.1221)
0.2439***
(0.0754)
0.3361***
(0.1259)
Насны квадрат -0.0027
(0.0014)
-0.0033
(0.0020)
-0.0021
(0.0014)
-0.0033
(0.0022)
-0.0044***
(0.0014)
-0.0059***
(0.0023)
Гэрлэлт -0.0467
(0.0342)
-1349**
(0565)
-0.0844**
(0.0364)
-1312**
(0.0552)
-0.0812**
(0.0322)
-0.1952***
(0.0535)
Хөдөө 0.0268
(0.0381)
0.0526
(0.0631)
0.0394
(0.0322)
0.0508
(0.0478)
0.01467
0.0334
0.0289
(0.0507)
Сургалт -0122
(0.0290)
0.0017
(0.0457)
-0.0582**
(0.0309)
-0.0549
(0.0464)
0.0878**
(0.0405)
0.1539**
(0.0658)
Тусгай
мэргэжил
-0.0349
(0.0431)
-0.0548
(0.0702)
0.1081**
(0.0463)
0.0847
(0.0735)
-0.1200*
(0.0619)
-1634*
(0.0993)
Бакалавр 0.0321
(0.0521)
0.0279
(0.0830)
0.1735***
(0.0467)
0.1717
(0.0661)
0.1048*
(0.0583)
-0.1270
(0.0894)
Магистр 0.0662
(0.0780)
0.1173
(0.1135)
0.1349**
(0.0671)
0.1627*
(0.0921)
-0.1214
(0.0939)
-0.1666
(0.1279)
Өмнөх хөдөлмөр
эрхлэлт
0.2233***
(0.0268)
0.2353***
(0.0397)
0.1937***
(0.0289)
0.1956***
(0.0402)
0.2104***
(0.0316)
0.1764***
(0.0477)
Өрхийн ам
бүлийн тоо (log)
-0.0169
(0.03887)
-0.0362
(0.0636)
0.0161
(0.0468)
0.0282
(0.0767)
-0.0014
(0.0506)
-0.0347
(0.0888)
Өрхийн нэг
хүнд ноогдох
орлого (log)
0.0315
(0.0219)
0.0284
(0.0324)
0.0904***
(0.0262)
0.0941**
(0.0426)
0.00255
(0.0266)
0.0315
(0.0417)
Ажиглалтын
утга
Pseudo-R2
997
0.20
510
0.17
889
0.22
452
0.19
826
0.18
421
0.16
Тэмдэглэгээ:
()тэсвэртэй (robust) стандарт алдаа. ***,**,* тус бүр 1%, 5%, 10%-ийн түвшинд ач холбогдолтой.
52
Хүснэгт 8. Нийт болон залуу эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоонд
нөлөөлөгч хүчин зүйлсийн шугаман регрессийн үр дүн
Шугаман регресс 2014 2015 2016
Нийт
(1)
Эмэгтэй
(2)
Нийт
(3)
Эмэгтэй
(4)
Нийт
(5)
Эмэгтэй
(6)
Хүйс
(эмэгтэй)
-0.1103***
0.0285 --0.0564*
(0.0318) --0.1025***
(0.0317) -
Нас 0.1809*
(0.0021)
0.2069
(0.1392)
0.1069
(0.1067)
0.1922
(0.1726)
0.2905***
(0.1049)
0.3916***
(0.1505)
Насны квадрат -0.0036*
(0.0021)
-0.0041
(0.0027)
-0.0022
(0.0019)
-0.0038
(0.0032)
-0.0053***
(0.0019)
-0.0070***
(0.0027)
Гэрлэлт -0.0447
(0.0325)
-1342**
(0565)
-0.0673**
(0.0321)
-0.1101*
(0.0478)
-0.0764**
(0.0310)
-0.1726***
(0.0475)
Хөдөө 0.0311
(0.0372)
0.0616
(0.0661)
0.0314
(0.0324)
0.0375
(0.0471)
0.0093
0.0349
0.0277
(0.0541)
Сургалт -0187
(0.0302)
0.0010
(0.0461)
-0.0616**
(0.0316)
-0.0460
(0.0449)
0.0870**
(0.0352)
0.1386**
(0.0549)
Тусгай
мэргэжил
-0.0399
(0.0566)
-0.0637
(0.0904)
0.1597**
(0.0727)
0.1036
(0.1076)
-0.1350*
(0.0656)
-1985*
(0.1120)
Бакалавр 0.0296
(0.0625)
0.0326
(0.1001)
0.2395***
(0.0724)
0.2212**
(0.0925)
-0.1092*
(0.0596)
-0.1465
(0.0941)
Магистр 0.0617
(0.0796)
0.1103
(0.1110)
0.2090**
(0.0843)
0.2056*
(0.1057)
-0.1223
(0.0898)
-0.1811
(0.1269)
Өмнөх хөдөлмөр
эрхлэлт
0.2961***
(0.0423)
0.2864
(0.0562)
0.2519***
(0.0453)
0.2419***
(0.0594)
0.2755***
(0.0482)
0.2041***
(0.0626)
Өрхийн ам
бүлийн тоо (log)
-0.0077
(0.03887)
-0.0295
(0.0584)
0.0398
(0.0446)
0.0477
(0.0749)
-0.0094
(0.0460)
-0.0286
(0.0741)
Өрхийн нэг
хүнд ноогдох
орлого (log)
0.0351
(0.0251)
0.0283
(0.0359)
0.0956***
(0.0336)
0.0945*
(0.0492)
0.0135
(0.0304)
0.0252
(0.0447)
Тогтмол утга -1.9903
(1.2818)
-2.2868
(1.8343)
-2.0452
(1.5185)
-3.1384
(2.4643)
-3.3211**
(1.4449)
-4.8709**
(2.0889)
Ажиглалтын
утга Pseudo-R2
997
0.21
510
0.19
889
0.22
452
0.21
826
0.19
421
0.17
Тэмдэглэгээ:
()тэсвэртэй (robust) стандарт алдаа. ***,**,* тус бүр 1%, 5%, 10%-ийн түвшинд ач холбогдолтой.
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 53
7 Дүгнэлт
Энэхүү судалгаа нь МБСБ, ИДС төгссөн 15-35 насны залуучууд, ялангуяа залуу эмэг-
тэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд хувь хүний болон өрхийн шинж чанар, хэрхэн
нөлөөлж байгааг судаллаа. Хөдөлмөрийн бүтээмж өндөртэй насны бүлэг болон харьцан-
гуй сүүлийн үеийн тоон мэдээлэл дээр хийгдсэн нь энэ ажлын шинэлэг тал юм. 15-35
насны төгсөгчдийн хөдөлмөр эрхлэлтийн төлөв байдлаас харахад тэдний (дунджаар) 80
хувь нь эдийн засгийн идэвхтэй байдаг. Үүнээс (дунджаар) 69 хувь нь хөдөлмөр эрхэлдэг
бол хөдөлмөр эрхлэгчдийн (дунджаар) 95 хувь нь цалинтай ажил эрхэлдэг. Хөдөлмөр
эрхлэгчдийн (дунджаар) 58.8 хувь нь эзэмшсэн мэргэжлээрээ ажилладаг бол, үлдсэн 41.2
хувь нь ойролцоо эсвэл огт өөр мэргэжлийн ажил хийдэг байна. Энэ нь нэлээд анхаарал
татахуйц асуудал юм. Иймээс төгсөгчдийг ерөнхий боловсролын сургууль төгсөхөөс өмнө
мэргэжлийн чиг баримжаа олгох хөтөлбөрт хамруулж, мэргэжил сонголтод анхаарах нь
зүйтэй. Мэргэжил сонголтыг зөв хийгээгүйгээс ажил олдохгүй байх, мэргэжилдээ сэтгэл
ханамжгүй байх, цаг хугацаа алдах гэх мэт сөрөг үр дагаврууд үүсэж болзошгүй. Харин
үнэлгээний үр дүнгээс харахад МБСБ, ИДС төгссөн нийт залуучуудын болон залуу
эмэгтэйчүүдийн ажиллах хүчний оролцоонд нас, гэрлэлт, боловсролын түвшин, өмнөх
жилийн хөдөлмөр эрхлэлт, нэг хүнд ногдох өрхийн орлого, сургалт нь чухал нөлөө үзүүлж
байна. Ажиллах хүчний оролцоотой нас эерэг, нэг хүнд ногдох өрхийн орлого эерэг, өмнөх
жилийн хөдөлмөр эрхлэлт эерэг, хүйс сөрөг, гэрлэлт сөрөг, боловсролын түвшин болон
сургалт нь эерэг, сөрөг хамааралтай байна. Мөн эдгээр хувьсагчдын пробит загварын
ахиу нөлөөлөл нь 0.087-0.34-ийн хооронд байна. Тэгэхээр энэ хэмжээгээр төгсөгчдийн,
ялангуяа эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцох магадлалд бидний тодорхойлсон
хүчин зүйлс нөлөөлдөг гэсэн үг юм. Харин өрхийн ам бүлийн тоо, хөдөө амьдардаг эсэх
нь нөлөөгүй буюу статистикийн хувьд ач холбогдолгүй байна. Залуу эмэгтэйчүүдийн
ажиллах хүчинд оролцох магадлалыг залуу эрэгтэй төгсөгчидтэй харьцуулахад 11.2
хувиар бага байна. Энэ нь эмэгтэйчүүд хүүхэд төрүүлж, асрахтай холбоотойгоор ажиллах
хүчнээс түр гардагтай байж болох юм. Гэвч энэ судалгаагаар үүнийг нотлоход илүү их
мэдээлэл хэрэгтэй болно. Учир нь бид судалгааны тоон өгөгдлийн хүрээнд тайлбарлагч
хувьсагчдыг тодорхойлсон юм. Иймээс цаашид тайлбарлагч хувьсагчдыг (бага насны
хүүхдийн тоо гэх мэт) нэмэгдүүлэн илүү олон хувьсагч дээр үнэлгээ хийж, энэхүү ажлыг
өргөтгөх боломжтой байна. [h!]
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 54
ХАВСРАЛТ. Нийт болон залуу эмэгтэй төгсөгчдийн ажиллах хүчний оролцоонд нөлөөлөгч
хүчин зүйлсийн пробит загварын үр дүн
Пробит 2014 2015 2016
нийт
(1)
эмэгтэй
(2)
нийт
(3)
эмэгтэй
(4)
нийт
(5)
эмэгтэй
(6)
Хүйс (эмэгтэй) -0.5415***
(0.1335) --0.3029**
(0.1497) --0.5075***
(0.1485) -
Нас 0.6045*
(0.3257)
0.6209
(0.4030)
0.5167
(0.3589)
0.7117
(0.5128)
1.1056***
(0.3464)
1.2557***
(0.4880)
Насны квадрат -0.0121*
(0.0064)
-0.0124
(0.0077)
-0.0100
(0.0067)
-0.136
(0.0094)
-0.0198**
(0.0062)
-0.0224**
(0.0088)
Гэрлэлт -0.2107
(0.1571)
-0.5094**
(0.2307)
-0.4007**
(0.1735)
-0.5472**
(0.2334)
-0.3679**
(0.1440)
-0.7294***
(0.2035)
Хөдөө 0.1210
(0.1736)
0.1986
(0.2448)
0.1869
(0.1525)
0.2120
(0.1987)
0.0665
(0.1516)
0.1079
(0.1895)
Сургалт -0.0549
(0.1315)
0.0065
(0.1722)
-0.2760*
(0.1500)
-0.2290
(0.1983)
0.3982**
(0.1855)
0.5749**
(0.2556)
Тусгай мэргэжлийн -0.1572
(0.1936)
-0.2070
(0.2649)
0.5129**
(0.2229)
0.3533
(0.3399)
-0.5441*
(0.2838)
-0.6106
(0.3771)
Бакалавр 0.1447
(0.2364)
0.1052
(0.3147)
0.8235***
(0.2329)
0.7161**
(0.2887)
-0.4750*
(0.2665)
-0.4745
(0.3397)
Магистр 0.2984
(0.3535)
0.4429
(0.4331)
0.6403**
(0.3203)
0.6787*
(0.3843)
-0.5506
(0.4260)
-0.6226
(0.4813)
Өмнөх хөдөлмөр эрх-
лэлт
1.0071***
(0.1355)
0.8883***
(0.1683)
0.9194***
(0.1514)
0.8158***
(0.1884)
0.9539***
(0.1554)
0.6590***
(0.1877)
Өрхийн ам бүлийн
тоо (log)
-0.0761
(0.1752)
-0.1367
(0.2396)
0.0766
(0.2217)
0.1177
(0.3201)
-0.0065
(0.2295)
-0.1298
(0.3316)
Өрхийн нэг хүнд ног-
дох орлого (log)
0.1422
(0.0995)
0.1072
(0.1235)
0.4292***
(0.1257)
0.3927**
(0.1796)
0.1158
(0.1199)
0.1178
(0.1554)
Тогтмол утга -8.5291**
(4.1920)
-8.5113
(5.4893)
-11.7218**
(5.1987)
-14.0109*
(7.5649)
-15.4078***
(4.8107)
-17.6116***
(6.7909)
Ажиглалтын утга 997 510 889 452 826 421
Pseudo-R2 0.20 0.17 0.22 0.19 0.20 0.16
Log pseudolikelihood -21278.955 -14309.727 -19907.689 -12868.983 -21054.039
-
14523.511
Магадлал >Хи2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Эдийн засаг: Онол, практик 34 (2020) Б. Даваамаа 55
Эшлэл
Altantsetseg, B. Bayarmaa, D. 2014, “Labor force participation and earning in Mongolia”, ERI Discussion
Paper, Series No. 3, Ulaanbaatar.
Blau, D. Khan, M. 2008, “Changes in the labor suplly behavior of married women: 1980-2000”, Journal of
Labor Economics, Vol. 25, No. 3, pp. 393-438
Borjas, George J. 2015, Labor economics, seventh edition, McGraw-Hill companies, New York.
Brooks, C. 2008, Introductory Econometrics for Finance, second edition, Cambridge University Press, New
York.
Gassmann, F. Fran¸cois, D. Trindade, L.Z. 2016, “Social welfare benefits and their impacts on labour market
participation among men and women in Mongolia”, UNU-MERIT Working Papers, Series 2016-033,
Netherland.
Heckman, J. 1974, “Shadow Prices, Market Wages, and Labor Supply”, Econometrica, Vol. 42, No. 4, pp.
679-694.
Jessen, R. Rostam-Afschar, D. 2018, “How important is precautionary labour supply?”, Oxford Economic
Papers, Vol.70, No. 3, pp 868–891.
Kayirere, S. 2018, Determinants of Female Labor Force Participation in Rwanda. Available at: http:
//erepository.uonbi.ac.ke/handle/11295/104536?show=full
Khatun, M. 2015, Push or Pull Factors: Determinants of Female Labour Force Participation in Bangladesh.
Available at: http://www.pp.u-tokyo.ac.jp/graspp-old/courses/2015/documents/graspp2015-5140143-
5b.pdf
Khishigt, D. Huyng Jai, Ch. 2019, “The effect of universal child benefit on female labor supply: Case of
Mongolia”, Asian Journal of Social Sciences Humanities, Vol. 8, No. 2, pp26-36.
Kinoshita, Y. Guo, F. 2015, “What Can Boost Female Labor Force Participation in Asia?”, IMF Working
Paper WP/15/56, IMF, Washington, D.C.
Klasen, S. 2018, “What explains uneven female labor force participation levels and trends in developing
countries?”, Poverty, Equity and Growth - Discussion Papers, No. 246.
Mincer, J. 1962, Labor Force Participation of Married Women: A Study of Labor Supply, in Aspects of Labor
Economics, p.63-106, Princeton University Press, New York.
Njang Che, G. Sundjo, F. 2018, “Determinants of Female Labour Force Participation in Cameroon ”,
International Journal of Applied Economics, Finance and Accounting, Vol. 3, No. 2, pp. 88-103
Qaiser,S Zaheer,R. “Factors That Affect the Participation of Female in Labor Force: A Macro Level Study
of Pakistan”, IOSR Journal of Economics and Finance, Vol. 7, No. 3, pp20-24
Pastore, F. 2010, “Returns to education of young people in Mongolia”, Post-Communist Economies, Vol. 22,
No. 2, pp247–265.
PigNatti, N. 2016, Encouraging women’s labor force participation in transition countries. IZA World of
Labor, Article 264.
Salisu, A. 2017, Analyses of logit and probit models. Available at:
https://www.researchgate.net/publication/315786201
Saur
´
e, P. Zoabi, H. 2014, International Trade, the Gender Wage Gap and Female Labor Force Participation,
Journal of Development Economics, Vol.111, pp. 17-33.
Tzvetkova, S. Ortiz-Ospina, E. 2017, “Working women: What determines female labor force participation?”
Available at: https://ourworldindata.org/women-in-the-labor-force-determinants
Verick, Sh. 2014, Female labor force participation in developing countries. IZA World of Labor, Article 87.
Winkler, Anne E. 2016, Women’s labor force participation. IZA World of Labor, Article 289.
Хөдөлмөр, нийгмийн хамгааллын судалгааны институт 2014, Төгсөгчдийн хөдөлмөр эрхлэлтийн судал-
гаа.
Хөдөлмөр, нийгмийн хамгааллын судалгааны институт 2015, Төгсөгчдийн хөдөлмөр эрхлэлтийн судал-
гаа.
Хөдөлмөр, нийгмийн хамгааллын судалгааны институт 2016, Төгсөгчдийн хөдөлмөр эрхлэлтийн судал-
гаа.
Хөдөлмөр, нийгмийн хамгааллын судалгааны институт 2017, Залуучуудын ажилгүйдэл, эдийн засгийн
идэвхгүй байдлын судалгаа.
Хөдөлмөрийн судалгааны институт 2014, Хөдөлмөр эрхлэлт дэх бүтээмжийн нөлөөллийн шинжилгээ,
“Мөнхийн үсэг” ХХК, Улаанбаатар.
Хөдөлмөрийн судалгааны институт 2019, Цалин хөлсний бүтцийн шинжилгээ
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
Article
Full-text available
We quantify the importance of precautionary labour supply defined as the difference between hours supplied in the presence of risk and hours under perfect foresight. Using the German Socio-Economic Panel from 2001 to 2012, we estimate the effect of wage risk on labour supply and test for constrained adjustment of labour supply. We find that married men choose on average about 2.8% of their hours of work to shield against wage shocks. The effect is strongest for self-employed, who we find to be unconstrained in their hours choices, but also relevant for other groups with more persistent hours constraints. If the self-employed faced the same wage risk as the median civil servant, their hours of work would be reduced by 4.5%.
Presentation
Full-text available
This material demonstrates how to analyze logit and probit models using STATA.
Article
Full-text available
Increasing women’s labor force participation is important to sustainable economic development, especially in economies with highly educated women and an aging population. Women’s participation varies across transition countries, driven by such economic and social factors as traditional views of gender roles and limited government support for caregivers. Still, in all countries there is clear scope for policies aimed at increasing women’s participation. In particular, in countries where women’s educational attainment is already high, policies to support a better work−life balance and female entrepreneurship look particularly promising.
Article
Full-text available
The changing nature of women’s participation in the labor force has been a critical dimension of the development process since the Industrial Revolution. However, the relationship between participation and economic progress is far from straightforward. Though cross-sectional data do indicate that there is a U-shaped relationship between female labor force participation and GDP per capita, this relationship is not robust and it is not a consistent trend at the country level. Ultimately, women’s employment is driven by a range of multifaceted factors, including education, fertility rates, social norms, and the nature of job creation. Beyond standard labor force participation rates, policymakers should be concerned with whether women can access better jobs and take advantage of new labor market opportunities that arise as a country grows and, in so doing, can contribute to the development process itself. For this reason, policies should consider both supply- and demand-side dimensions, including access to better education and training programs and access to childcare, as well as other supportive institutions and legal measures to ease the burden of domestic duties, enhance women’s safety, and encourage private sector development in industries and regions that can increase job opportunities for women in developing countries. Particular emphasis is needed on keeping young girls in school and ensuring that they receive a good quality education, beyond junior secondary level, and are able to take advantage of training opportunities. That, in turn, will increase their chances of overcoming other barriers to finding decent employment.
Article
Full-text available
Relatively little is known about the youth labour market in Mongolia. This article studies returns to education of 15-29-year-olds by taking advantage of a recent ad hoc School to Work Transition Survey. Based on augmented Mincerian earnings equations, education and work experience appear to be important determinants of earnings. Vocational does not provide higher wages than compulsory education. Factors bearing wage gains include living in the capital city and in urban areas in general. Factors bearing wage penalties include gender, informal work, training, using informal job search networks and herding. Union membership, being a migrant and civil status are wage-neutral.
Article
Rapid fertility decline, a strong expansion of female education, and favorable economic conditions should have promoted female labor force participation in developing countries. Yet trends in female labor force participation rates (FLFP) have been quite heterogeneous, rising strongly in Latin America and stagnating in many other regions, while improvements were modest in the Middle East and female participation even fell in South Asia. These trends are inconsistent with secular theories such as the feminization U hypothesis but point to an interplay of initial conditions, economic structure, structural change, and persistent gender norms and values. We find that differences in levels are heavily affected by historical differences in economic structure that circumscribe women's economic opportunities still today. Shocks can bring about drastic changes, with the experience of socialism being the most important shock to women's labor force participation. Trends are heavily affected by how much women's labor force participation depends on their household's economic conditions, how jobs deemed appropriate for more educated women are growing relative to the supply of more educated women, whether growth strategies are promoting female employment, and to what extent women are able to break down occupational barriers within the sectors where women predominantly work.
Article
Female labor force participation is mainly driven by the value of women’s market wages versus the value of their non-market time. Labor force participation by women varies considerably across countries. To understand this international variation, one must further consider differences across countries in institutions, non-economic factors such as cultural norms, and public policies. Such differences provide important insights into what actions countries might take to further increase women’s participation in the labor market.
Article
Both Japan and Korea are trying to boost female labor force participation (FLFP) as they face the challenges of a rapidly aging population. Though FLFP has generally been on a rising trend, the female labor force in both countries is skewed towards non-regular employment despite women’s high education levels. This paper empirically examines what helps Japan and Korea to increase FLFP by type (i.e., regular vs. non-regular employment), using the SVAR model. In so doing, we compare these two Asian countries with two Nordic countries Norway and Finland. The main findings are: (i) child cash allowances tend to reduce the proportion of regular female employment in Japan and Korea, (ii) the persistent gender wage gap encourages more non-regular employment, (iii) a greater proportion of regular female employment is associated with higher fertility, and (iv) there is a need for more public spending on childcare for age 6-11 in Japan and Korea to help women continue to work.